Bekämpfung seltener Krankheiten mit neuen Methoden für klinische Studien
In Europa leiden fast 30 Millionen Menschen an einer seltenen Krankheit - also an einer Erkrankung, die weniger als 1 von 2.000 Menschen der allgemeinen Bevölkerung betrifft. Wenn nur eine geringe Anzahl von Patienten betroffen ist, sind große klinische Studien, die normalerweise zur Bewertung von neuen Medikamenten und Behandlungen eingesetzt werden, nicht machbar - wenn nicht gar unmöglich. Daher sind neue Ansätze für die Entwicklung solcher Studien sowie verbesserte Methoden für die Datenanalyse erforderlich. Um diesem Bedarf zu entsprechen, brachte das INSPIRE-Projekt (Innovative methodology for small populations research) internationale Experten für die innovative Konzeption klinischer Studien aus der ganzen Welt zusammen. Gemeinsam entwickelten sie neue Methoden für den Entwurf und die Analyse klinischer Studien bei seltenen Krankheiten und kleinen Populationen, die zum Beispiel durch einen seltenen genetischen Marker definiert sind. "Dieses Projekt entwickelte Methoden, mit denen man schneller zu verlässlicheren Ergebnissen aus klinischen Studien gelangt, was letztendlich zu einer verbesserten Gesundheitsversorgung für diese kleinen Bevölkerungsgruppen führt", sagt Projektkoordinator Nigel Stallard. "Zu den neuen Methoden gehören die Kombination von Studiendaten mit Informationen aus anderen Studien, adaptive Studiendesigns, die eine möglichst effiziente Nutzung der Daten ermöglichen, sowie optimale Entscheidungsfindungsprozesse für eine schnellstmögliche Schlussfolgerung." Eine bessere Studie entwerfen Das INSPIRE-Projekt entwickelte eine neuartige statistische Methodik in den beiden großen Bereichen des effizienten Studiendesigns und der verbesserten Analyse und Evidenzsynthese. Im ersten Bereich konzentrierten sich die Forscher auf zwei spezifische Probleme: a) die Bestimmung optimaler Entwürfe für Bestätigungsstudien unter Verwendung von entscheidungstheoretischen und Informationswertansätzen sowie b) der Entwurf von Bestätigungsstudien für personalisierte Arzneimittel. Im zweiten Bereich konzentrierten sich die Forscher auf die Entwicklung neuer Methoden zur Integration von Pharmakokinetik (PK) und Pharmakodynamik (PD) in frühphasige Dosisfindungsstudien und für Metaanalysemethoden in kleinen Tests oder Testreihen. "Im Bereich des effizienten Studiendesigns haben wir Analysen und optimale Entwurfsansätze für Studien entwickelt, die gezielte Behandlungen basierend auf genetischen Merkmalen oder anderen Biomarkern bewerten", erklärt Stallard. "Diese Studien ermöglichen die gleichzeitige Identifizierung von Untergruppen von Patienten, bei denen das Nutzen-Risiko-Verhältnis einer Behandlung positiv ist, und bestätigen die Wirksamkeit der Behandlung für diese Patienten, ohne die statistische oder wissenschaftliche Integrität zu beeinträchtigen." Stallard fügt hinzu, dass das Projekt auch neue Entscheidungsmethoden für klinische Studien an kleinen Populationen entwickelt habe. "Wir haben insbesondere die Verwendung eines Bayesschen entscheidungstheoretischen Rahmens untersucht, um die Kosten der klinischen Studienbewertung mit den potenziellen Vorteilen für aktuelle und zukünftige Patienten zu vergleichen und zu bewerten, wie sich das Kosten-Nutzen-Verhältnis zwischen großen und kleinen Patientenpopulationen unterscheidet. Dadurch können wir unsere Designansätze optimieren", erklärt er. Eine neue Methode für die Analyse Auf der Analyseseite entwickelte das Projekt verbesserte Metaanalysemethoden für die Synthese von Evidenz aus einer kleinen Anzahl von Studien, wie sie bei einer kleinen Population üblich sind. Diese Methoden können verwendet werden, um die Planung, Analyse und Interpretation einer Studie zu unterstützen und um eine Extrapolation zwischen Patientengruppen zu ermöglichen. Die neuen Ansätze wurden bereits in einem Review von Studien zur sporadischen Creutzfeld-Jakob-Krankheit angewendet. "Außerdem haben wir an innovativen Designs für klinische Frühphasenstudien und für die Extrapolation von Studien an Erwachsenen auf pädiatrische Studien gearbeitet und Methoden entwickelt, die die Verwendung von Daten aus PK und PD ermöglichen, um die Bestimmung der Dosierung sowohl in der Studie als auch für die Bewertung zu unterstützen", erklärt Stallard. "Mit unseren neuen Methoden auf diesem Gebiet können wir die Parameter der Dosis-Wirkungs-Kurve besser einschätzen, ohne die Anzahl der Studienpatienten, die suboptimale Dosen erhalten, zu erhöhen." Diese Arbeit hat zu einem neuartigen Entwurf für eine laufende klinische Studie zur Prävention von Anfällen bei Neugeborenen geführt.
Schlüsselbegriffe
INSPIRE, seltene Krankheiten, klinische Studien, kleine Populationen, Meta-Analyse
